跨界生态链产品的用户接受行为影响因素研究——基于 UTAUT 模型

叶 笛,陈欣蕾，刘震宇

(1.华侨大学 a.工商管理学院,b.东方企业管理中心，福建 泉州 362021；2.厦门大学 管理学院，福建 厦门 361005)

引 言

伴随着新兴技术和“互联网+”理念的不断发展，各行业的边界逐渐模糊，多数组织都在追求跨界发展，跨界经营现象层出不穷。跨界作为一种具有创新意义的商业模式，已成为企业转型发展和获取竞争优势的重要路径。近年来，《中国制造2025》政策的出台引导制造业企业走上优化转型的道路,加快推动了各行业进行商业模式转型发展。新兴技术发展迅猛，企业所面临的竞争环境越发复杂，商业模式的创新求变带来了风险和机遇,不少企业开始探索寻求跨界经营成长的发展模式。跨界浪潮从金融到科技、从旅游到农林、从服装到餐饮，席卷各行各业，尤其是传统制造业与互联网高新技术结合的跨界融合成为令人瞩目的大热趋势。与互联网产业挂钩的知名大型企业，如国内的BAT三大公司、网易及国外的苹果、谷歌等都在跨界成长领域取得了不错的成绩。但是，巨大的市场前景并不意味着所有企业进行跨界尝试后都能得到用户的好评，企业实践中也存在着一些跨界失败或收效甚微的情形。企业为拓展业务范围、提升收益效率而进行的跨界经营，要面临的市场风险不小，如果与原有业务严重脱节或经营不善，不但无法实现绩效目标，还有可能付出高昂“学费”。在市场竞争激烈、诸多行业产能过剩、现有和即将进入者数量众多的情况下，如何提高用户对跨界产品的接受度从而获取竞争优势，已然成为一个重要的命题。

学术界对跨界商业模式尚缺乏系统权威的理论框架，国外专家学者的研究分析方向则更侧重于企业跨界成长的能力与绩效等视角，其研究涉及跨界能力探析、跨界绩效评价、价值创造等方面。近年来，国内已有不少学者针对跨界经营模式展开研究，但主要集中于某些特定领域内。冯文娜(2019)[1]通过价值创造理论深入剖析了新经济时代企业组织跨界的内涵与竞争优势等。学者研究有的重心偏向品牌联合评价研究，有的结合“互联网+”理论或基于价值共创视角，但针对企业跨界产品用户接受度的研究却较少。本文针对企业跨界产品的用户接受度进行研究分析，基于整合技术接受理论(UTAUT)，分析用户接受跨界产品的主要影响因素，加入感知风险、价格感知、品牌忠诚度等新增变量，构建跨界产品用户接受行为影响因素模型，并展开问卷调查与分析，期望企业的跨界产品开发能更加贴合消费者需求，提升用户体验和总体满意度，为企业的跨界产品发展策略提供参考意见。

一、文献回顾

跨界(boundary spanning)的解释为：从某一属性的事物进入另一属性的运作，如今用于泛指企业跨越行业、领域进行合作的活动。跨界生产作为该概念下的一个分支，国内外不同学者基于“互联网+”“价值创造”等理论提出了不同的理论和观点。

国外学者Prahalad C. K. 与Ramaswamy V. (2000)[2]认为企业应该整合跨界资源与客户共同创造个性化、多元化的产品体验。Humphrey J与Schmitz H(2004)[3]认为应当重视企业优化转型的能力和跨界升级的价值链。Levina 与 Vaast. (2005)[4]探讨了边界跨越中的组织能力在实践中是如何产生、组织应如何运用跨界能力整合资源并创造出新的价值等问题[4]。Kodama M.和Shibata T. (2016)[5]通过富士胶片公司的案例研究，阐述了跨界生产的关键概念在于通过边界视角实现知识融合，即所谓“智力融合”(整合不同领域和技术)和“创新”(创造新的差异化技术)来达到产品创新的目的。RinaHansen & Sia SiewKien.(2018)[6]指出互联网经济背景下企业组织的边界跨越内涵有所改变，由跨越组织、技术界限向跨越产业界限过渡。

国内学者罗珉和李亮宇(2015)[7]认为跨界生产跨越不同组织、产业、技术甚至文化形态，模糊原有界限，使得很多原本不相关也不兼容的元素产生碰撞联系，实现新的价值创造。冯文娜(2019)[1]指出跨界是新兴技术条件下互联网产业与传统制造产业的融合与渗透，它的内涵转变为跨越产业边界与知识边界。李治和孙锐(2019)[8]定义跨界产品的内涵为原本无联系的元素彼此整合相融,营造品牌的多元化维度和深度，关注不同品牌在消费者使用体验上的互补。

国内外对企业跨界成长的研究视角主要划分为外生、内生和复合视角等三个大类。外生视角强调外在力量导向对企业跨界发展的决定作用；内生视角认为企业的内部因素起主导作用，决定了企业跨界成长的程度和范围；复合视角结合了前两者的维度，兼顾内外因素。如Vandaie R. & Zaheer A. (2013)[9]结合企业能力的内部层面和外部视角，分析了企业的跨界成长绩效。综合上述文献资料，跨界生产已经成为互联网经济时代企业的重要发展趋势之一。国外研究更关注如何创造多元化产品体验与组织跨界生产过程中的资源整合和价值创新；国内学者则更多着眼于企业跨界生产带来的异质资源间产生碰撞、融合，如何实现跨界价值创造和用户体验提升。然而，对企业跨界产品的用户接受度的研究则鲜少有文献提及。在此基础上，本文将基于UTAUT模型理论，针对科技公司的跨界生态链产品实例，提出研究变量与假设，建立研究模型，通过数据分析与模型验证得出结论与建议，为相关领域理论的进一步丰富与完善以及企业的跨界生产实践活动提供启发与帮助。

二、研究模型构建与变量选取

(一)跨界生态链产品内涵

随着大数据和云技术的发展，“企业生态”这个新兴词汇被不断用来描述企业间相互产生的影响和作用。生态链是企业生态中相互作用、彼此影响，共享知识、技术和传递资源的连接渠道。跨界生态链是企业进行跨界资源整合和战略升级转型过程中构建的新生态产物。参考互联网生态链的定义，跨界生态链多以新兴技术为基础和纽带，以用户价值为导向，跨越产业边界，实现跨界创新，从而形成创新型商业生态模式，在跨界整合过程中实现企业价值链重构。跨界融合帮助企业打通应用链，进一步拓展行业和大众应用的发展渠道。跨界生态链是通过跨界融合、资源碰撞交汇创造出新的用户价值和经济价值的新兴商业形态。

本研究选取了代表企业小米公司。以智能手机生产与贩售而闻名的小米公司近年来不断扩展其跨界生态链，涉及的企业和产品多种多样，相关产品包括但不限于智能家居(如电视、空气净化器等)、手机周边、生活用品(如背包、文具等)、出行工具、物联网应用、企业服务、VR/AR产品等。截至2019年小米打造的跨界生态链不断生长，依靠自身的供应链优势和销售渠道，渗透多个领域，涉及企业共计200余家。AIOT(人工智能物联网技术)在小米的跨界生态链中扮演着重要角色，小米自2014年开始建设其物联网体系，通过“自营+生态链”合作的形式实现快速发展，2017年底小米在全球消费级IOT市场份额排第一，达到1.7%。截至2019年二季度，小米跨界生态链已支持近两千款设备，智能设备连接数超过1.96亿台，覆盖全世界绝大部分国家和地区。据小米公司披露的2019全年财报显示，IOT与生活消费产品部分收入已从2015年的87亿元升到621亿元，占小米主营业务的比重也在不断扩大(见图1)。

图1 小米生态链企业投资比重

(二)研究模型构建和假设提出

UTAUA(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology)模型是由学者 Venkatesh[10]等人2003年在多种经典技术接受模型(包括TAM、IDT、TRA、TPB、MM、C-TAM-TPB、 MPCU、SCT等)的基础上提出的整合技术接受模型，近年来常被用于衡量用户对新技术或产品接受行为的影响因素。在吸收原有几种技术模型优点的同时，UTAUT模型也弥补了各模型中固有的一些缺陷，整合后对技术接受的解释力更强，涵盖范围更广，总体上更优于原有理论模型。UTAUT模型的核心变量包括绩效期望、社群影响、努力期望、促进因素等，此外还包括经验、自愿性等调节变量。本研究以UTAUT模型为理论基础，结合跨界生态链产品的特点，对模型的核心变量与调节变量进行了一定的增减，保留了四个核心变量和三个调节变量，同时引入了如下新变量：

1.感知风险

跨界生态链涉及的AIOT(人工智能物联网)技术为用户提供了一种全新的服务模式，人们在使用或尝试使用跨界生态链产品及应用时，难免会产生一些与感知风险相关的忧虑，因此在原模型中加入感知风险这一变量。

2.价格感知

生态链的跨界产品以较好的性价比立足于市场竞争之中，价格显然是影响用户接受跨界生态链产品的主要因素之一，因而在原模型中加入价格感知因素。

3.品牌忠诚

消费者对品牌的忠诚度会影响其购买意愿和行为。生态链的跨界产品作为小米品牌的延伸，用户对小米品牌的忠诚度影响及其对小米跨界生态链的接受度都非常重要，因而在原模型中加入品牌忠诚因素。

最终，在UTAUT模型原框架上，增加了感知风险、价格感知和品牌忠诚这三个新变量，得到了包括社群影响、感知风险、品牌忠诚、促进因素、性别、年龄、使用经验、接受意愿、接受行为等在内的12个变量，由此构建了跨界生态链产品用户接受行为影响因素模型。

使用经验让用户对跨界生态链产品有更多使用心得或问题解决方法。过往研究中有将使用经验作为UTAUT模型调节变量的先例，因此，假设用户以往使用经验丰富且体验良好，那么它将会在用户接受小米跨界生态链产品的意向上产生积极作用，在绩效期望与接受采纳的关系间起到正向调节作用，反之则起到负向调节作用。因此本文提出如下假设：

H1:使用经验在绩效期望与用户接受意愿的关系中起正向调节影响

绩效期望是指个体主观上觉得使用某一产品或技术能够帮助其获得更好绩效和享受的程度。彭振等人(2019)[11]发现绩效期望是影响旅游微信公众号用户信息采纳意愿的强力动因。因此，跨界生态链产品是否能够满足用户需求与预期值对用户接纳意愿产生重要影响。当用户对跨界生态链产品的绩效表现抱有良好期望时，就会显著提升使用意愿。因此本文提出如下假设：

H2:绩效期望对跨界生态链产品用户接受意愿存在显著正向影响

努力期望是使用者所感知的系统是否易用的程度。Chen R.(2013)[12]通过研究发现，操作界面方便使用的购物网站让消费者更容易接受。涂瑞德等人[13](2020)在虚拟学术社区用户采纳意愿研究中证实努力期望正向显著影响用户采纳意愿。当用户使用跨界生态链产品时，若发现使用不畅、运行困难时，使用意愿就会减弱；与之相对的，产品越易于上手、使用方法越便于理解，用户对小米跨界生态链产品的使用意愿就会越强。因此本文提出如下假设：

H3:努力期望对跨界生态链产品用户接受意愿存在显著正向影响

社群影响是指用户感知外界(尤指身边的亲友)对是否应该使用新产品或新技术看法的程度。Raban等(2007)[14]通过研究证实，当用户进行消费行为时，其购买欲往往受周边人的态度影响，如果此种态度是正向积极的，则用户购买意愿会有所加强；凌嘉慧(2019)[15]基于UTAUT模型得出社群影响正向影响用户对短视频平台信息流广告的使用意愿。因此，当用户察觉大多数人在购买或者周围人推荐购买使用跨界生态链产品时，则用户对跨界生态链产品的使用意愿会更强；相反，则会减弱。因此本文提出如下假设：

H4:社群影响对跨界生态链产品用户接受意愿存在显著正向影响

感知风险指用户认为使用某项新技术或新产品会给自身带来的损失对用户接受该技术或产品的影响程度，涉及心理、经济、时间等方面。已有大量研究显示感知风险对用户接纳意愿呈负向影响。陈颖(2019)[16]在短租O2O电子商务的消费者使用意愿研究中发现感知风险负向影响着消费者信任；学者们结合感知风险理论对UTAUT模型进行修正,增加感知风险和感知乐趣两个影响因素,构建了支付使用意愿影响因素模型。由此可见，用户认为使用跨界生态链产品产生的风险越高，则用户对跨界生态链产品的使用意愿就会越低。因此本文提出如下假设：

H5:感知风险对跨界生态链产品用户接受意愿存在显著负向影响

品牌忠诚度是指用户对品牌信息的接受程度、信任、承诺乃至情感依赖程度，是用于衡量品牌忠诚的指标。E. Hem(2003)[17]的研究表明，品牌忠诚度越高的用户越容易接受品牌延伸产生的跨界产品；翟锡豹(2019)[18]认为从个体特征角度看,品牌忠诚对消费者线上双渠道扩展意愿有显著正向影响；孙振杰等(2019)[19]的研究结果表明,顾客对品牌的忠诚度高才会有向他人推荐品牌的意愿。因此，用户对品牌的忠诚度越高，则用户对跨界生态链产品的接纳意愿就会越高。因此本文提出如下假设：

H6:品牌忠诚对跨界生态链产品用户接受意愿存在显著正向影响

价格感知即用户对该事物价值与价格是否相匹配的看法及是否超越心理预期的程度,属于用户感知价值中的感知付出，较高的价格感知会抑制消费者的使用行为，Cheong(2005)[20]等通过研究证实，消费者付出的消费成本越高，使用意愿就会越弱。因此本文提出如下假设：

H7:价格感知对跨界生态链产品用户接受行为存在显著负向影响

促进因素又称便利条件，是指个体所感受到内外部情况对新产品或技术的支持和促进性。一般认为，促进因素对接受行为具有正向作用。原林(2019)[21]在共享单车用户使用行为的影响因素研究中发现，促进因素和使用意愿对使用行为产生正向影响；吴惠娴等(2019)[22]发现便利条件对医院微信公众号用户使用行为产生正向的影响。如果技术条件对新产品的支持程度越高，新产品被人们的接受程度也越高。因此，当跨界生态链产品模式发展的比较成熟、相关技术设备也更完善时，便利条件便会促成用户对跨界生态链产品的使用行为。因此本文提出如下假设：

H8:促进因素对跨界生态链产品用户接受行为存在显著正向影响

性别作为用户的个体特征，可能影响跨界生态链产品用户的使用意愿和使用行为。学者们在用户技术采纳研究中将性别、年龄特征作为调节变量对其在各研究变量上的差异展开分析。因此本文提出如下假设：

H9:不同性别对跨界生态链产品用户接受意愿有显著影响

Venkatesh & Morris 人(2003)[10]的实验表明，不同年龄段在技术接受过程中会产生一定差异，跨界生态链产品广泛运用了物联网人工智能等技术，在不同年龄层可能会对用户接受度产生一定影响。因此本文提出如下假设：

H10:不同年龄对跨界生态链产品用户接受意愿有显著影响

使用意愿是指用户是否愿意购买和使用跨界生态链产品的个人倾向，使用行为指消费者曾经购买并使用该产品。已有研究实证指出，使用意愿会对用户的使用行为产生显著影响。研究发现，使用意愿正向影响电子商务采纳行为。社交网络使用行为影响因素研究中证实使用意愿对使用行为具有显著正向影响。因此本文提出如下假设：

H11:跨界生态链产品用户接受意愿对接受行为存在显著的正向影响

结合以上相关理论与本文提出的假设，得出跨界生态链产品用户接受影响因素的概念模型(如图2)。

图2 跨界生态链产品用户接受影响因素的理论模型

(三)研究变量的定义

结合相关经典研究中的影响因素，在跨界生态链产品的背景下，具体定义了各研究变量的具体内涵(见表1)。

表1 研究变量的定义

三、研究设计

(一)数据收集

本文选取小米社区的用户作为受访对象，问卷主要面向对小米跨界生态链产品有一定了解的年轻用户，受疫情影响，发放形式以互联网线上发布为主，通过微信、QQ、微博等即时通讯软件和问卷星平台等多渠道发放。本研究共回收问卷238份，剔除无效问卷，最终得到199份有效问卷，有效问卷回收率为83.6%。针对被调查者对小米跨界生态链相关产品的使用意愿情况调查为问卷的核心环节，问卷采用了李克特5点量表法。答题者年龄大多分布于19-39岁区间，占比88.44%，这一阶段的用户年纪较轻，对新应用和产品有好奇感和学习欲望，更乐意尝试新技术和新产品[18]。

(二)变量测量

分析结果显示，各变量对应题项的均分接近或高于3，说明问卷整体认同度较高(见表2)。总体来看，均分表现最突出的是社群影响中的SI1项，被调查者认为“如果家人或朋友推荐我使用小米跨界生态链产品，我将进行尝试”，表明亲友的推荐极大地影响了用户对小米跨界产品的接受度。均分最低的是绩效期望中的 PE1 项“我认为使用小米跨界生态链产品提高了效率”，该题项认可度相较其他几项略低。

表2 变量测量题项

(三)信度和效度检验

本文通过SPSS软件采用Cronbach α信度系数法对量表进行信度分析。从表3中可知：量表的总体信度系数值为0.884，大于0.8，可认为研究数据信度质量高。各变量的值信度系数值基本大于0.7，综合说明数据信度质量高，可用于进一步研究分析。

表3 变量信度分析结果

本文通过SPSS 统计软件进行因子分析来检验问卷效度，结果如表4所示。

表4 问卷整体效度分析结果

使用KMO和Bartlett检验进行效度验证，从表4可以看出：KMO值为0.891，KMO值大于0.8，研究数据效度较好，表明数据适合做因子分析。因子载荷反映了变量在因子上的相对重要性，一般认为，当因子负荷大于0.5时，变量的问题选项可以不用删除。

四、跨界生态链产品用户接受度的实证分析

在开始相关性分析前要先检验数据是否具有正态分布性，以便决定后文进行相关分析时使用哪类相关系数(如果呈正态分布，则使用Pearson相关系数；如果数据分布明显不正态，则使用Spearman相关系数)，可看出9组变量的数据均呈正态性分布，故本文选用Pearson系数来进行变量间的相关性分析。

(一)Pearson相关系数分析

从表5可知，利用相关分析研究可得：绩效期望与使用意愿共1项之间全部均呈现显著性，相关系数值分别是0.356，并且相关系数值均大于0，意味着绩效期望与使用意愿共1项之间有着正相关关系，符合假设H2的预期。努力期望与使用意愿共1项之间全部均呈现显著性，相关系数值分别是0.535，并且相关系数值均大于0，可认为努力期望与使用意愿共1项之间有着正相关关系，符合假设H3的预期。社群影响与使用意愿共1项之间全部均呈现显著性，相关系数值分别是0.635，并且相关系数值均大于0，可认为社群影响与使用意愿共1项之间有着正相关关系，符合假设H4的预期。感知风险与使用意愿共1项之间均不会呈现显著性，相关系数值分别是-0.137，全部均接近于0，并且p值全部均大于0.05，可认为感知风险与使用意愿共1项之间均没有相关关系，与假设H5的预期不相符。品牌忠诚与使用意愿共1项之间全部均呈现显著性，相关系数值分别是0.626，并且相关系数值均大于0，可认为品牌忠诚与使用意愿共1项之间有着正相关关系，符合假设H6的预期。

表5 假设变量与使用意愿的相关分析结果

由表6可知，利用相关分析研究可得：价格感知与使用行为共1项之间全部均呈现显著性，相关系数值分别是-0.174，并且相关系数值均小于0，意味着价格感知与使用行为共1项之间有着负相关关系，符合假设H9的预期。促进因素与使用行为共1项之间全部均呈现显著性，相关系数值分别是0.576，并且相关系数值均大于0，意味着促进因素与使用行为共1项之间有着正相关关系，符合假设H10的预期。使用意愿与使用行为共1项之间全部均呈现显著性，相关系数值分别是0.774，并且相关系数值均大于0，意味着使用意愿与使用行为共1项之间有着正相关关系，符合假设H11的预期。

表6 假设变量与使用行为的相关分析结果

(二)线性回归分析

1.变量与使用意愿的回归分析

通过SPSS 23软件进行线性回归分析，从表7结果可以看出，模型R方值为0.555，意味着绩效期望、努力期望、社群影响、感知风险、品牌忠诚可以解释使用意愿的55.5%变化原因。

表7 变量与使用意愿的回归分析结果

通过对模型进行F检验得到F=48.166，p=0.000<0.05，满足检验，显著性水平小于0.005，说明模型具有显著性，模型构建有意义。模型公式为：使用意愿=1.000+0.008*绩效期望+0.163*努力期望+0.336*社群影响-0.106*感知风险+0.324*品牌忠诚。另外，针对模型的多重共线性进行检验发现，模型中VIF值全部均小于5，意味着不存在着共线性问题；并且D-W值在数字2附近，因而说明模型不存在自相关性，样本数据之间并没有关联关系，模型较好。

具体分析可知：绩效期望的回归系数值为0.008(t=0.351，p=0.026<0.05)，代表其会对使用意愿产生影响关系；努力期望的回归系数值为0.163(t=2.610，p=0.010<0.01)，代表会对使用意愿产生显著的正向影响关系；社群影响的回归系数值为0.336(t=5.440，p=0.000<0.01)，显示会对使用意愿产生显著的正向影响关系；感知风险的回归系数值为-0.106(t=-2.086，p=0.088>0.05)，说明其不会对使用意愿产生显著的影响关系；品牌忠诚的回归系数值为0.324(t=5.979，p=0.000<0.01)，代表对使用意愿产生显著的正向影响。

2.变量与使用行为的回归分析

从表8结果可以看出，模型R方值为0.620，意味着价格感知、使用意愿、促进因素可以解释使用行为的62.0%变化原因。

表8 变量与使用意愿的回归分析结果

对模型进行F检验得到F=106.178，p=0.000<0.05，满足检验，显著性水平小于0.005，说明模型具有显著性，模型构建有意义。模型公式为：使用行为=0.425-0.053*价格感知+0.674*使用意愿+0.159*促进因素。另外，针对模型的多重共线性进行检验发现，模型中VIF值全部均小于5，意味着不存在着共线性问题；并且D-W值在数字2附近，因而说明模型不存在自相关性，样本数据之间并没有关联关系，模型较好。

具体分析可知：价格感知的回归系数值为-0.053(t=-1.159，p=0.048<0.05)，代表其会对使用行为产生影响关系；使用意愿的回归系数值为0.674(t=12.053，p=0.000<0.01)，说明会对使用行为产生显著的正向影响关系；促进因素的回归系数值为0.159(t=2.956，p=0.003<0.01)，说明会对使用行为产生显著的正向影响关系。

综上所述，努力期望、社群影响、品牌忠诚会对使用意愿产生显著的正向影响关系；感知风险不会对使用意愿产生显著负向影响关系；绩效期望会对使用意愿产生影响；使用意愿、促进因素会对使用行为产生显著的正向影响关系；价格感知会对使用行为产生影响关系。

(三)调节效应检验

调节效应研究调节变量Z在不同情况时，X对Y(定量)的影响幅度是否会明显不一样,调节效应研究的第一步是进行数据处理：本研究中调节变量(使用经验)为定类数据，因此进行虚拟变量处理，自变量(绩效期望)的处理方式为：中心化，因变量(使用意愿)不处理(见表9)。

从表9可知，调节作用分为三个模型，模型1中包括自变量(绩效期望)，模型2在模型1的基础上加入调节变量(使用经验)，模型3在模型2的基础上加入交互项(自变量与调节变量的乘积项)。针对模型1可知，自变量(绩效期望)呈现显著性(t=5.346,p=0.000<0.05)，意味着绩效期望对使用意愿会产生显著影响关系。通过查看模型3中交互项的显著性来分析调节效应。模型3中交互项p值小于0.01，结合图3可知使用经验在绩效期望与用户接受意愿的关系中起显著正向调节影响，与假设H1基本相符。

表9 调节变量分析结果

图3 调节变量简单斜率图

(四)控制变量假设检验

各控制变量对模型变量的影响采用非参数检验方法中的Mann Whitney检验法和Kruskal-Wallis检验统计法来检验性别、年龄分别对模型中各变量的影响是否显著(见表10)。

从表10可知，利用非参数检验去研究性别对于9项变量的差异性，因为性别由两组(1.0，2.0)组成，因而使用MannWhitney检验统计量进行分析。性别样本对感知风险呈现0.01水平显著性(p=0.005<0.01)，意味着不同性别样本对感知风险有着差异性。不同性别样本对感知风险、努力期望、绩效期望、社群影响、价格感知、促进因素、使用意愿、使用行为共8项不会表现出显著性(p>0.05) ，显示不同性别样本对这8个变量全部均表现出一致性，并没有差异性。

利用非参数检验去研究年龄对9项的差异性，因为年龄由超过两组组成，使用Kruskal-Wallis检验统计量进行分析。年龄对品牌忠诚呈现0.05水平显著性(p=0.035<0.05)，显示不同年龄样本对品牌忠诚有着差异性。不同年龄样本对感知风险、努力期望、绩效期望、社群影响、价格感知、促进因素、使用意愿、使用行为共8项不会表现出显著性(p>0.05) ，显示不同年龄样本对这8个变量全部均表现出一致性，并没有差异性。

表10 控制变量分析结果

五、研究结论与建议

(一)研究结论

本文以跨界商业模式相关文献资料和UTAUT模型理论为基础，进行跨界生态链产品的用户接受度研究。通过对问卷数据进行分析，主要得出的结论如下：

1.变量与使用意愿的关系

用户对跨界生态链产品的绩效期望、努力期望，用户受到的社群影响和跨界生态链产品用户的品牌忠诚度对用户的使用意愿存在显著正向影响；感知风险不会对用户的使用意愿产生显著负向影响。根据相关分析结果显示，绩效期望、品牌忠诚、社群影响、努力期望与用户跨界生态链产品使用意愿之间全部呈现显著性，相关系数值分别为0.356,0.535,0.635。感知风险与使用意愿的相关系数值为-0.137，接近于0，并且p值大于0.05，结果显示不对用户使用意愿产生显著负向影响的原因可能是：问卷设计或题项表述存在问题，造成调查对象的不理解或误解；小米跨界产品涉及用户隐私信息和造成用户安全风险的程度较轻，用户在购买与使用产品的过程中对各类风险的感知较少。

2.变量与使用行为的关系

用户的价格感知会负向影响用户的跨界生态链产品使用行为；促进因素和用户的跨界生态链产品使用意愿会正向影响用户跨界生态链产品使用行为。根据相关分析结果显示，价格感知、促进因素、使用意愿与使用行为之间全部均呈现出显著性，相关系数值分别是-0.174，0.576，0.774。

3.调节效应

使用经验在绩效期望与用户跨界生产链产品接受意愿的关系中起显著正向调节影响，性别、年龄对用户接受意愿没有显著影响。调节变量模型中交互项p值小于0.01，结合斜率图可知使用经验在绩效期望与用户接受意愿的关系中起显著正向调节影响。综上所述，除假设H5、H9、H10外，其余假设基本成立。

表11 假设检验结果

(二)建议

如何提高用户对跨界产品的接受度将是未来企业进行跨界发展的关键；如何迈出业务发展舒适区，在新的市场领域发展更多的用户，也是未来企业需要考虑和解决的问题。针对企业的跨界产品发展方向，结合本文的研究结果，提出以下发展建议：

1.提高产品易用性

努力期望对跨界生态链产品用户使用意愿的影响显著，促成因素对跨界生态链产品的用户使用行为存在显著正向效果，所以跨界产品的易用性、使用的便利程度是提升其市场竞争力的要点。在提高产品易用性的过程中，主要在于结合其他产品，在合作中简化流程，提高用户粘性。以小米手环为例，小米手环体积轻便，显示界面简单，许多功能与手机相连，用户能在手机APP中便捷管理自己的运动、健康数据。Redmi手环系列可快速查看来电、短信、社交软件提醒，甚至实现了支付宝离线支付功能，操作便捷。而且，小米系列智能产品可通用小米账号登录，不需要用户再申请或开通新账号，方便上手也利于产品联动推广。产品的易用性和使用的便利条件很大程度上影响跨界生态链产品用户的接受度，所以提高产品易用性是跨界产品今后发展的重要方向。

2.提高产品性价比

由于绩效期望、价格感知对跨界生态链产品的用户使用意愿的影响显著，所以跨界产品研发基于用户群体需求，在研发生产过程中应当注重提高产品和服务质量，为用户提供更好的使用体验，同时提供更友好的价格。高质量的服务和产品体验会提升用户的绩效期望，跨界产品在设计时应追求更卓绝的使用感，增加创新性功能，在产品基础属性中增加一些同质竞品所没有的细节，刻画用户画像，探索用户群体所需要的产品。以米家声波电动牙刷为例，其较其他品牌产品重量更轻，便于用户差旅外出时携带，彰显产品设计的体贴之处，价格在同类产品中也有很强竞争力。绩效期望、价格感知已被证实影响跨界生态链产品用户的接受度，因此，如何提高产品性价比也是跨界产品发展需要攻克的重要问题。

3.提升品牌口碑

社群影响、品牌忠诚对用户使用意愿的影响同样不容小觑。把控好跨界产品的品牌口碑和社群传播环节相当重要。摸清用户消费习惯偏好，将产品渗透进顾客日常生活，让用户对品牌持有良好观感从而自发在生活圈子中宣传产品是跨界产品应当追求的境界。良好的品牌口碑是跨界产品可持续运营的基础，依托优质跨界产品，向用户传递正面的品牌形象，从而不断扩大品牌影响，吸引新的用户群。通过塑造良好品牌形象提升用户接受度是企业跨界产品发展的关键路径。

4.考量跨界产品相关性

使用经验在绩效期望与跨界生态链产品的用户接受意愿的关系中起正向调节影响。与原业务范围联系紧密的跨界产品会让有相关使用经验的用户更容易接受。小米跨界生态链起初以小米智能设备及周边产品为内核，不断向外扩大圈层产品，通过极强的客户粘性，让跨界产品的推广更容易，产品的影响范围更大，进一步提升了用户接受度。可见，跨界产品与原业务的相关性是跨界早期应该考虑的因素之一。